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Documentation Index

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モデルアーティファクトを W&B から NVIDIA NeMo Inference Microservice にデプロイします。これを行うには、W&B Launch を使用します。W&B Launch はモデルアーティファクトを NVIDIA NeMo Model に変換し、稼働中の NIM/Triton サーバーにデプロイします。 W&B Launch は現在、以下の互換性のあるモデルタイプを受け入れています:
  1. Llama2
  2. StarCoder
  3. NV-GPT (近日公開)
デプロイメント時間はモデルとマシンタイプによって異なります。ベースの Llama2-7b 構成は、GCP の a2-ultragpu-1g で約1分かかります。

​
クイックスタート

  1. launch キューを作成する まだ持っていない場合は、以下に例としてキュー設定を示します。 
    net: host
gpus: all # 特定の GPU セットまたは `all` を使用してすべてを使うこともできます
runtime: nvidia # nvidia コンテナランタイムも必要です
volume:
  - model-store:/model-store/
    image
  2. プロジェクトにこのジョブを作成します: 
    wandb job create -n "deploy-to-nvidia-nemo-inference-microservice" \
   -e $ENTITY \
   -p $PROJECT \
   -E jobs/deploy_to_nvidia_nemo_inference_microservice/job.py \
   -g andrew/nim-updates \
   git https://github.com/wandb/launch-jobs
  3. GPU マシンでエージェントを起動します: 
    wandb launch-agent -e $ENTITY -p $PROJECT -q $QUEUE
  4. 希望する設定でデプロイメントローンチジョブを Launch UI から送信します。
    1. CLI から送信することもできます: 
      wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
  -e $ENTITY \
  -p $PROJECT \
  -q $QUEUE \
  -c $CONFIG_JSON_FNAME
      image
  5. Launch UI でデプロイメントプロセスを追跡できます。
    image
  6. 完了すると、すぐにエンドポイントに curl してモデルをテストできます。モデル名は常に ensemble です。 
     #!/bin/bash
 curl -X POST "http://0.0.0.0:9999/v1/completions" \
     -H "accept: application/json" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
         "model": "ensemble",
         "prompt": "Tell me a joke",
         "max_tokens": 256,
         "temperature": 0.5,
         "n": 1,
         "stream": false,
         "stop": "string",
         "frequency_penalty": 0.0
         }'